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Enregistrement W2564950631 · doi:10.1111/hir.12167

Negotiating concepts of evidence‐based practice in the provision of good service for nursing and allied health professionals

2017· article· en· W2564950631 sur OpenAlexaffabout
Jill R. McTavish

Notice bibliographique

RevueHealth Information & Libraries Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesAmerican Library Association
Mots-clésNegotiationPhoneService (business)Evidence-based practiceNursingEvidence-based medicineMedical educationPsychologyPublic relationsMedicineSociologyAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The principles of evidence-based medicine have been critiqued by the 'caring' professions, such as nursing and social work, and evidence-informed medicine has been proposed as a more client-centred, integrative approach to practice. The purpose of this study was to explore how Canadian health science librarians who serve nurses and allied health professionals define good service and how they negotiate evidence-based principles in their searching strategies. METHOD: Twenty-two librarians completed a 30 minute, semi-structured phone interview about strategies for providing good service and supporting evidence-based services. Participants were also asked to respond to three challenging search scenarios. Analysis of results used grounded theory methods. RESULTS: Participants' definitions of good service and strategies for supporting evidence-based practice involved discussions about types of services provided, aspects of the librarian providing the service and aspects of the information provided during the service. Analysis of search scenarios revealed four justifications librarians rely upon when providing evidence that is in opposition to what their patron hopes to receive (evidentiary, ethical, practice-based and boundaries of the profession). CONCLUSION: The findings of this study suggest that health science librarians are both constrained and enabled by the principles of evidence-based medicine and especially by understandings of 'best evidence'.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,377
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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